Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp

LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(63).2018 35
Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng 
mạng nơron cho robot công nghiệp
Design a robust adaptive sliding mode controller using neural 
network for industrial robot manipulator
Vũ Thị Yến
1, 2
, Nguyễn Hữu Quảng
1
, Lê Đức Thân3
Email: havi2203@gmail.com
1
Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam
2
Trường Đại học Hồ Nam, Trung Quốc
3
Trường Đại học Tài chính - Quản trị kinh doanh
Ngày nhận bài: 6/9/2018 
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 22/12/2018 
Ngày chấp nhận đăng: 27/12/2018
Tóm tắt
Bài báo này đưa ra bộ điều khiển bền vững thích nghi mạng nơron cho robot công nghiệp để cải thiện 
độ chính xác cao của điều khiển bám. Để giả quyết các kiến thức chưa biết của hệ thống robot, bộ điều 
khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không yêu cầu kiến thức trước đó. 
Ngoài ra, bộ điều khiển trượt SMC được xây dựng để tối ưu các tham số vectơ, bù sai lệch xấp xỉ. Tất 
cả các tham số của bộ điều khiển đưa ra được xác định bằng thuyết ổn định Lyapunov. Vì thế, khả năng 
ổn định, bền vững và hiệu quả bám yêu cầu của ARNNs cho IRMs được đảm bảo. Hơn thế nữa, mô 
phỏng được thực hiện trên robot ba bậc tự do đưa ra so sánh với bộ điều khiển PID và bộ điều khiển 
mờ thích nghi (AF) để chứng minh tính bền vững và hiệu quả của bộ điều khiển ARNNs.
Từ khóa: Điều khiển trượt; mạng nơron; điều khiển thích nghi bền vững; robot công nghiệp.
Abstract
This paper proposed an adaptive robust neural networks (ARNNs) control for industrial robot manipulators 
to improve high accuracy of the tracking control. In order to deal with the unknown knowledge of the 
robot system problems, the ARNNs are used to approximate the unknown dynamics without the 
requirement of prior knowledge. In addition, the robust SMC is constructed to optimize parameter 
vectors, compensate the approximation error. All the parameters of the proposed control system are 
determined by Lyapunov stability theorem. Therefore, the stability, robustness and desired tracking 
performance of ARNNs for IRMs are guaranteed. Moreover, the simulations performed on three-link 
IRMs are proposed in comparison with proportional integral differential (PID) and adaptive Fuzzy (AF) 
control to prove the robustness and efficiency of the ARNNs.
Keywords: Sliding mode control; neural networks; robust adaptive control; robot industrial manipulator.
Chữ viết tắt:
SMC: Sliding Mode Control (Điều khiển trượt)
ARNNs: Adaptive Robust Neural Networks (Điều khiển thích nghi bền vững mạng nơron)
PID: Proportional Integral Derivative (Điều khiển khuếch đại tích phân vi phân)
AF: Adaptive Fuzzy (Điều khiển mờ thích nghi)
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Ngày nay, với sự phát triển của công nghiệp 4.0 và 
các dây chuyền sản xuất thông minh, robot công 
nghiệp đóng một vai trò to lớn. Tuy nhiên, robot 
công nghiệp là một đối tượng phi tuyến nhiều 
biến vào ra. Trong quá trình làm việc, robot công 
nghiệp chịu tác động của nhiều yếu tố như tín hiệu 
nhiễu, sự thay đổi của trọng lượng tải, ma sát phi 
tuyến, Do đó để thiết kế một bộ điều khiển phù 
hợp là một thách thức lớn cần được giải quyết. 
Để giải quyết thách thức đó, đã có rất nhiều bộ 
điều khiển đã được nghiên cứu và đưa ra như bộ 
Người phản biện: 1. PGS.TS. Trần Vệ Quốc
 2. TS. Đỗ Văn Đỉnh
36
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(63).2018
điều khiển PID, bộ điều khiển thích nghi, bộ điều 
khiển trượt,... được đưa ra trong các tài liệu [1-
4]. Trong những thập kỷ trước, xấp xỉ tín hiệu phi 
tuyến sử dụng bộ điều khiển trượt đã được quan 
tâm [3-5]. Đặc điểm cốt lõi của phương pháp điều 
khiển trượt là khả năng đảm bảo tính bền vững 
và ổn định cho hệ thống điều khiển, tuy nhiên một 
khó khăn chính trong việc thiết kế bộ điều khiển 
trượt là tất cả các thông số giới hạn trên và giới 
hạn dưới của các thông số không xác định phải 
được xác định trước khi thiết kế bộ điều khiển. Do 
đó, đối với các hệ thống điều khiển có nhiều tham 
số không xác định thì việc thiết kế hệ thống điều 
khiển trượt trở nên phức tạp. Để giải quyết khó 
khăn này, các bộ điều khiển thông minh trên cơ 
sở của logic mờ được đưa ra [6-8]. Trong [7], tác 
giả đưa ra bộ điều khiển mờ thích nghi điều khiển 
cho hệ thống phi tuyến. Ở đây, nhóm tác giả sử 
dụng bộ điều khiển mờ để xấp xỉ thành phần chưa 
biết của hệ thống điều khiển phi tuyến. Bộ điều 
khiển này đã đảm bảo được khả năng ổn định và 
bền vững cho hệ thống điều khiển trong phạm vi 
giới hạn đưa ra. Tuy nhiên, trong tất các bộ điều 
khiển được thiết kế dựa trên cơ sở của logic mờ, 
các luật điều khiển được xây dựng dựa trên kinh 
nghiệm của người thiết kế, do đó với những kinh 
nghiệm đó nhiều khi không đủ và khó để xây dựng 
luật điều khiển phù hợp. Để giải quyết vấn đề này, 
trong bài báo này đã đưa ra bộ điều khiển bền 
vững thích nghi dựa trên cơ sở của bộ điều khiển 
nơron (ARNNs). Bằng việc kế thừa các thuận lợi 
của bộ điều khiển nơron đó là khả năng học online 
các luật trong quá trình bộ điều khiển làm việc, do 
đó khi áp dụng bộ điều khiển này vào điều khiển 
robot công nghiệp thì hiệu quả bám, tốc độ hội tụ 
đã được cải thiện đáng kể.
Cấu trúc bài báo gồm 7 phần: phần 1 là giới thiệu 
chung, động lực học của robot được đưa ra trong 
phần 2, phần 3 là xây dựng cấu trúc bộ điều khiển 
NNs, phần 4 là thiết kế bộ điều khiển ARNNs, 
chứng minh tính ổn định của hệ thống được đưa 
ra trong phần 5, phần 6 là mô phỏng và cuối cùng 
là phần kết luận.
2. ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT
Xét phương trình động lực học của robot người 
máy ba bậc tự do được đưa ra trong hình 1:
( ) ( ) ( ), M C Gθ θ θ θ θ θ τ+ + =  (1)
sử dụng bộ điều khiển trượt đã được quan tâm 
[3- 5]. Đặc điểm cốt lõi của phương pháp điều 
khiển trượt là khả năng đảm bảo tính bền vững 
và ổn định cho hệ thống điều khiển tuy nhiên 
một khó